Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối
Khi tui còn sống ở Paris, buổi chiều sau giờ học tui thường không về nhà ngay mà chọn ngẫu nhiên một
trạm Metro nào đó, leo lên và đi dạo phố một vòng. Có thể là đồi Montre matre, Quai de Seine hay một
khu cổ xưa nào đó. Nhưng một lần nọ trạm metro gần nhà tui bị đóng cửa, tui phải đi xe bus để thay
thế. Chiếc xe chạy vòng vèo qua những con đường rất lạ, và dừng lại ở mỗi trạm cách nhau khoảng
200m. Ngồi trên xe, tui chợt nhận ra là cảm giác thú vị hơn rất nhiều so với việc chen chúc trong các toa
metro và đi dưới đường hầm tối đen. Kể từ đó, tui bắt đầu dùng xe bus để dạo chơi ở những con đường
mới lạ. Nhờ vậy, tui biết khá nhiều tuyến bus tiện dụng, khám phá ra nhiều địa chỉ thú vị, ví dụ 1 quán ăn
Việt Nam, 1 cửa hàng bán đồ âm thanh, hay tiệm bán băng dĩa cũ hay tiệm bánh ngọt...
Trong việc phân tích số liệu có thể bạn cũng sẽ bắt gặp cảm giác tương tự. Một hôm nào đó khi so sánh
2 phân nhóm bạn không thể dùng được test t như thường lệ, vì nhiều giả định bị vi phạm, có thể cỡ mẫu
quá ít, có thể biến số không phải liên tục, có thể phân phối không chuẩn, hay có nhiều điểm giá trị cá
biệt. Có thể thầy cô sẽ gợi ý bạn dùng 1 test phi tham số để giải quyết vấn đề, trong trường hợp này là
test Mann-Whitney.
Test Mann-Whitney rất giản dị, thậm chí bạn có thể làm bằng tay nếu cỡ mẫu thấp, tuy nhiên không phải
ai cũng hiểu về nó và sử dụng nó đúng cách. Người lạc quan và ngây thơ sẽ nghĩ đơn giản rằng nó thay
thế hoàn toàn cho test t, cho phép chứng minh nhóm này có giá trị cao hơn nhóm khác. Người bi quan
sẽ cho rằng test phi tham số không chính xác bằng test t và tìm cách né tránh nó.
Thực ra, công dụng, ý nghĩa của 2 loại kiểm định hoàn toàn khác nhau, vì dựa trên những giả thuyết 0
khác nhau. Test Mann-Whitney thậm chí còn thông dụng hơn. Trong đời mình nếu có 5 lần so sánh bằng
test t, thì chắc số lần tui dùng test Mann-Whitney phải đến 8-9, ngay cả luận văn tốt nghiệp của tui cũng
hoàn toàn dựa vào Mann-Whitney thay vì test t. Không phải lúc nào số liệu của chúng ta cũng đẹp, và 1
số chuyên ngành bắt buộc phải dùng test phi tham số ví dụ như chẩn đoán hình ảnh, giải phẫu bệnh lý,
thăm dò chức năng giấc ngủ, v.v
Trong tài liệu ngắn này, Bs. Khả Nhi sẽ hướng dẫn các bạn làm test Mann-Whitney trên SPSS hoàn toàn
bằng syntax, nhưng quan trọng nhất là hiểu và diễn giải chính xác kết quả của nó. Như thường lệ, mọi
thứ sẽ được đơn giản hóa tối đa.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Khi tui còn sống ở Paris, buổi chiều sau giờ học tui thường không về nhà ngay mà chọn ngẫu nhiên một
trạm Metro nào đó, leo lên và đi dạo phố một vòng. Có thể là đồi Montre matre, Quai de Seine hay một
khu cổ xưa nào đó. Nhưng một lần nọ trạm metro gần nhà tui bị đóng cửa, tui phải đi xe bus để thay
thế. Chiếc xe chạy vòng vèo qua những con đường rất lạ, và dừng lại ở mỗi trạm cách nhau khoảng
200m. Ngồi trên xe, tui chợt nhận ra là cảm giác thú vị hơn rất nhiều so với việc chen chúc trong các toa
metro và đi dưới đường hầm tối đen. Kể từ đó, tui bắt đầu dùng xe bus để dạo chơi ở những con đường
mới lạ. Nhờ vậy, tui biết khá nhiều tuyến bus tiện dụng, khám phá ra nhiều địa chỉ thú vị, ví dụ 1 quán ăn
Việt Nam, 1 cửa hàng bán đồ âm thanh, hay tiệm bán băng dĩa cũ hay tiệm bánh ngọt...
Trong việc phân tích số liệu có thể bạn cũng sẽ bắt gặp cảm giác tương tự. Một hôm nào đó khi so sánh
2 phân nhóm bạn không thể dùng được test t như thường lệ, vì nhiều giả định bị vi phạm, có thể cỡ mẫu
quá ít, có thể biến số không phải liên tục, có thể phân phối không chuẩn, hay có nhiều điểm giá trị cá
biệt. Có thể thầy cô sẽ gợi ý bạn dùng 1 test phi tham số để giải quyết vấn đề, trong trường hợp này là
test Mann-Whitney.
Test Mann-Whitney rất giản dị, thậm chí bạn có thể làm bằng tay nếu cỡ mẫu thấp, tuy nhiên không phải
ai cũng hiểu về nó và sử dụng nó đúng cách. Người lạc quan và ngây thơ sẽ nghĩ đơn giản rằng nó thay
thế hoàn toàn cho test t, cho phép chứng minh nhóm này có giá trị cao hơn nhóm khác. Người bi quan
sẽ cho rằng test phi tham số không chính xác bằng test t và tìm cách né tránh nó.
Thực ra, công dụng, ý nghĩa của 2 loại kiểm định hoàn toàn khác nhau, vì dựa trên những giả thuyết 0
khác nhau. Test Mann-Whitney thậm chí còn thông dụng hơn. Trong đời mình nếu có 5 lần so sánh bằng
test t, thì chắc số lần tui dùng test Mann-Whitney phải đến 8-9, ngay cả luận văn tốt nghiệp của tui cũng
hoàn toàn dựa vào Mann-Whitney thay vì test t. Không phải lúc nào số liệu của chúng ta cũng đẹp, và 1
số chuyên ngành bắt buộc phải dùng test phi tham số ví dụ như chẩn đoán hình ảnh, giải phẫu bệnh lý,
thăm dò chức năng giấc ngủ, v.v
Trong tài liệu ngắn này, Bs. Khả Nhi sẽ hướng dẫn các bạn làm test Mann-Whitney trên SPSS hoàn toàn
bằng syntax, nhưng quan trọng nhất là hiểu và diễn giải chính xác kết quả của nó. Như thường lệ, mọi
thứ sẽ được đơn giản hóa tối đa.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links